akenji's lab

モチベーション

graph RAGを試していて、「TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable」とのエラーが発生した。色々と調べたが、直接の原因が分からず、どうしてもエラーを回避することができなかった。その時に使用していたコンテナのpythonのバージョンは3.10.12であった。参考にしていた記事のpythonのバージョンは3.11.0となっていたので、試しにコンテナのpythonのバージョンを3.11にアップデートすることにした。

この投稿では、pythonバージョンが3.11のJupyterLabコンテナを作成した内容をまとめたものである。

はじめに

こちらの投稿では、RAGシステム構築の手始めとして、ナレッジグラフを作成した。数種のLLMを試して、gpt-4oとgpt-4o-miniだけが正常に動作した。最近のこの投稿では、ollamaをインストールし起動したことをまとめた。

今回ollamaを使ってナレッジグラフを作成したので、その内容をここにまとめる。少しハマったところもあるので、参考になればと思う。

はじめに

昨日のこの投稿でollamaをdockerコンテナで起動し、JupyterLabからLLMを使うことについてまとめた。この投稿では、Open WebUIをコンテナで立ち上げ、それをフロントエンドとして、手元のブラウザから接続して、ollamaのLLMを使うことについてまとめる。

モチベーション

この投稿で、ナレッジグラフを構築できるLLMは、OpenAIとMistral（何もAPI経由）であると述べた。ネットでは、この記事のようにollamaを使ってGraphRAG環境を構築している事例を見かけるようになった。

自分もローカル環境でナレッジグラフを構築することにチャレンジしたい。今回の投稿では、ollamaをインストールするまでをまとめる。

はじめに

昨日のこの投稿の続きで、ハイブリッドな検索を使ったGraphRAGシステムの構築をまとめた。

LangChainのLCELのようにパイプ「｜」を繋げていくイメージで考えていたが、想像していたものとは違った。以下で確かめて欲しい。

はじめに

この投稿では、neo4jを用いてナレッジグラフを作成し、ナレッジグラフを外部情報とするRAGシステムを構築した。

この投稿では、neo4jライブラリを使って、簡単にRAGシステムを構築する方法を試したので、その内容をまとめた。

モチベーション

この投稿では、Neo4jとLangChainでGraphRAGを試しに構築した。自分は、この本でbedrockを勉強中。せっかくAWSに触れ始めたので、AWS上にGraphRAGを構築することにした。

はじめに

HyDE（Hypothetical Document Embeddings）というRAGを改善する手法を使ったRAGを構築した。 この投稿では、HyDEを試した内容をまとめた。 使用するLLMは、コストを抑えるためgpt-4o-miniを使用した。

モチベーション

半月前のこの投稿で、ナレッジグラフを使うために、6つのLLMを試した。そこで書いた通り、現時点で使えるLLMは、OpenAIとMistralである。　そこで、MistarlAIのLLMを自分のPC（ローカル環境）で動かしてみた。実際には、ナレッジグラフには使えないことが分かった。 この投稿では、Langchain経由でMistaralAIをAPI経由で使って、ナレッジグラフで使えるか試してみたので、その内容をまとめた。

はじめに

少し前のこの投稿で、ナレッジグラフを使うため、neo4jをローカル環境（dockerコンテナとして）インストールしたことについて述べた。

この投稿ではネット記事を参考にしながら、簡単なナレッジグラフを構築し、RAGとして使用してみたので、その内容についてまとめたい。今回はネット記事をそのまま試したので初めの一歩とした。